ユ・ミンス エイツーシスCRO(KAIST名誉教授)が2日、ソウル中区のザ・プラザホテルで開催された『第18回善良な成長、良い雇用フォーラム(2026 GGGF)』で基調講演を行っている。 [写真=ユ・デギル記者]
「AIエージェント時代において、電力とメモリの限界を克服し、米中との競争に生き残るためには、演算力の投入ではなく、精製と最適化を中心としたK-AI戦略に転換する必要がある。」
ユ・ミンス エイツーシス最高研究責任者(CRO・KAIST名誉教授)は、2日、アジア経済新聞がソウル中区のザ・プラザホテルで開催した『第18回善良な成長、良い雇用フォーラム(2026 GGGF)』でこのように強調した。
ユCROは、エヌビディア(NVIDIA)出身でコンピュータシステムおよびグラフィック処理装置(GPU)アーキテクチャの専門家であり、最近AIインフラスタートアップ『エイツーシス』を創業した。彼はこの日、『K-AI、精製と最適化で中国と競争』をテーマに、既存の対話型チャットボットから自律型AIエージェントへのパラダイムシフトに伴うシステム的負荷と電力危機問題について定量的な研究結果を示した。
ユCROは「オープンAIの『スタゲート』、メタの『ハイペリオン』など、グローバルビッグテック企業が数十ギガワット(GW)スケールの超大型AIデータセンター(DC)を構築しているが、現行のインフラ構造と電力網では持続可能性に明確な限界がある」と指摘した。
ユCROの研究チームがAIエージェントアルゴリズムを分析した結果、単にテキストを出力する一般的な大規模言語モデル(LLM)ベースのチャットボットシステムと比較して、AIエージェントの応答遅延時間は平均最大5.2倍以上増加した。既存のLLMは入力を受け取ると即座に結論を出力するが、AIエージェントはウェブブラウザなどの外部ツールとコミュニケーションを取りながら、自ら考え行動するプロセスを目標が達成されるまで無限に繰り返すためである。
ユCROは「AIエージェントが以前の会話履歴や検索結果などを忘れないようにメモリに保存し続けるため、保存空間(KVキャッシュ)が瞬く間に満杯になる」とし、「既存のデータセンターのメモリ設計仮定が崩れ、コンピュータ処理速度が急激に遅くなり、メモリ不足の現象が深刻化している」と説明した。
AIがより長く考え、計算を繰り返して正答率を高める技術(テストタイムスケーリング)を使用する際には、電力消費量がさらに増加した。ユCROは「たった1件のエージェントの問い合わせ処理において、GPUの電力およびエネルギー消費量が既存の単純なチャットボットに比べて最大136.5〜140倍まで急増する」と強調した。
ユCROの研究チームは、AIエージェントが今後、グーグル検索レベルのトラフィック(1日約137億件)に拡大した場合に必要なデータセンターの電力需要を推定した。これに必要な電力需要は最大198.9GW(約200GW)に達する。この数値は、アメリカ全体の電力網容量(約476.9GW)の半分に迫る驚異的な数字である。
ユCROは「今やGPUの数量確保を超え、電力供給とデータセンターを設置する商業用地自体が不足する段階に達した」とし、「無作為に資源を投入する無秩序な演算方式は、コスト効率と単価の面で明確な限界に達した」と診断した。
ユCROは米中覇権競争の中で資本・インフラの格差を克服する解決策として、高コスト推論構造を改善する『精製・最適化中心のK-AI戦略』を提案した。彼は「コンピューティング資源を無作為に投入して性能を向上させる方法は、コストに対する正確度向上幅が減少する『単価低下』現象を引き起こす」とし、「エージェンティックAIワークロード特化システムとソフトウェア最適化技術こそが韓国の強力な武器であり、インフラ効率を極限まで引き上げる技術革新に国家的な能力を集中させるべきだ」と強調した。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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